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文本挖掘使用复杂的自然语言处理(NLP)技术来快速分析大量的生物医学文献。它可以改变你的组织在整个药物开发过程中的方法-从早期药物发现和临床试验开发到药物警戒。试想一下,如果能够从组织现有的信息资源中大规模、自信地提取出基因和疾病等整个概念类别之间的候选关系,就能让您的实验室科学家领先一步。或者设想用难以置信的精确NLP搜索策略来支持你的药物警戒,大大减少假阳性花费的时间,陶博士专利号,并集中精力追踪有意义的问题。这些都是文本挖掘计划的承诺。但在开始之前,您的团队需要了解以下三点关于文本挖掘的知识:1文本挖掘依赖于可以挖掘的数据在整个生命科学/制药行业中,信息通常是孤立的,专利检索要素,以多种不同的格式存储,降低了信息的有用性。结构化或半结构化内容可能在多个模式中,美特丽丝专利号,需要额外的数据清理和规范化工作。科学文献可能只被授权用于某些用途,欧洲外观专利查询,订阅协议通常不包括进行文本挖掘活动的许可。每一个问题都是从组织现有的内容投资和文本挖掘工作中获益的一个障碍。相关阅读:文本挖掘全文而不是摘要的好处2生物信息学家和信息管理者之间的密切关系是关键信息学和信息管理团队之间的协作可以克服这些挑战。信息管理者了解科学文献和其他资源在组织内是如何被消耗的。他们还管理外部发布者关系,确保授权内容与组织的信息需求相匹配。生物信息学家和其他信息学专业人员了解数据互操作性和实际应用文本挖掘解决组织问题所需的信息体系结构。三。有一个明确的目标——但要现实地看待眼前的利益与大多数组织工作一样,如果涉众在一开始就对成功的看法达成一致,文本挖掘计划就更有可能成功。通过寻找内部团队难以从大量数据中综合发现、难以掌握当前发现或信息资源中的低信噪比的情况,确定适当的用例。即使使用正确的用例,也要保持您的期望合理。寻找一个合适的文本挖掘解决方案、进行概念验证、内部宣传以及最终在整个组织中扩展您的工作都需要时间和精力。同时,你可能需要与你的团队成员分享你的理解。通过在文本挖掘项目上合作,专利检索要素,生物信息学家和信息管理者可以从相关数据中为组织提供真实的见解,从而提高药物发现、更有效的文献监控和更少的信息死角。准备好改进文本挖掘结果了吗?了解有关XML挖掘的更多信息。

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